Design Decisions Matter: Conveying the Importance of Software Engineering Best Practices through Hybrid PBL
Notice bibliographique
Résumé
This Research Full Paper presents the implementation of a hybrid Project-Based Learning (PBL) model in a Software Engineering (SE) course to balance the focus on teaching fundamental knowledge and fostering of applied software development skills through a real-world project, accompanied by contextualized learning and Just-In-Time (JIT) teaching to develop students' scalable knowledge of how to intelligently design with respect to SE best practices. The data is collected from 2 semesters spanning over 2019 and 2020. Based on quantitative and qualitative analysis, this study examines the effectiveness of using the hybrid PBL approach in conveying to students the importance of SE best practices such as the SOLID principles which are deemed as timeless. Results support the claim that JIT lectures help students better evaluate their design decisions and ensure they're on the right track for following optimal design patterns and best practices, and that contextualized learning may be used to develop a notion of why design decisions matter outside of the classroom. Although incorporating these pedagogies in hybrid PBL allows for students' conviction of the significance of SE best practices in academic projects, there still exists room to better convey their significance in industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».